Archistar AI est une plateforme de pointe qui intègre l’IA avec le design architectural pour aider les professionnels de l’immobilier à prendre des décisions éclairées. Elle fournit des outils pour évaluer rapidement la conformité des permis de construire, visualiser des designs en 3D et gérer efficacement les stocks. Les capacités d'Archistar AI s’étendent de l’évaluation des sites à des processus de design itératifs, améliorant la productivité et garantissant la conformité avec les réglementations. La plateforme est particulièrement bénéfique pour découvrir des sites de développement et maximiser la valeur immobilière.

FlyPix utilise une intelligence artificielle avancée pour analyser les images géospatiales, offrant des capacités de détection, de localisation, de suivi et de surveillance des objets. Cette plateforme est conçue pour les utilisateurs cherchant à extraire des informations précieuses à partir d'images satellites et de drones sans nécessiter de connaissances techniques étendues. En automatisant l'identification et l'analyse de nombreux objets dans les images, FlyPix améliore l'efficacité et l'efficacité de l'interprétation des données géospatiales, ce qui la rend idéale pour divers secteurs, y compris l'agriculture, la planification urbaine, le suivi environnemental, et plus encore.

Laneform utilise la technologie de l'IA générative pour aider les urbanistes, développeurs et dirigeants civiques à créer des images conceptuelles. La plateforme permet un engagement communautaire efficace en permettant aux utilisateurs de participer à des enquêtes visuelles. Elle améliore le processus de planification en fournissant des rendus réalistes et en collectant efficacement les retours du public.

Le système de collecte autonome des déchets multi-agent est une plateforme basée sur la recherche qui utilise l'apprentissage par renforcement multi-agent pour entraîner des robots de collecte des déchets individuels à collaborer dans la planification des itinéraires. Les agents apprennent à éviter la couverture redondante, à minimiser la distance de déplacement et à répondre aux motifs de génération de déchets dynamiques. Construit en Python, le système intègre un environnement de simulation pour tester et affiner les politiques avant déploiement réel. Les utilisateurs peuvent configurer des cartes, des points de dépôt de déchets, des capteurs d'agents et des structures de récompenses pour adapter le comportement à des zones urbaines ou contraintes opérationnelles spécifiques.

SmoothRide tire parti d'une IA avancée pour analyser et améliorer l'infrastructure, la rendant plus sûre et plus agréable pour tous. En intégrant des données provenant de diverses sources, y compris les retours des citoyens et les insights propulsés par l'IA, la plateforme aide à redessiner les environnements urbains pour promouvoir la sécurité et la vivabilité. Cela conduit à de meilleures pistes cyclables, des zones plus accueillantes pour les piétons et une gestion globale du trafic améliorée. SmoothRide vise à impliquer les communautés et les autorités locales dans la construction d'infrastructures prêtes pour le futur, qui sont à la fois fonctionnelles et agréables à vivre.